【摘 要】
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原材料性能的波动对自密实混凝土性能影响很大,把水泥强度、砂石含泥量、砂石细度模数、石子的最大粒径、石子针片状含量、粉煤灰细度和粉煤灰烧失量这些原材料性能参数作为B
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原材料性能的波动对自密实混凝土性能影响很大,把水泥强度、砂石含泥量、砂石细度模数、石子的最大粒径、石子针片状含量、粉煤灰细度和粉煤灰烧失量这些原材料性能参数作为BP网络的输入,以对应的优化配合比作为网络的输出,用网络结构描述它们之间的非线性关系.利用正交试验数据样本完成了网络的训练并进行检验,计算结果表明,利用正交试验数据样本训练的BP网络可以预测不同情况下的配合比,预测精度高,完全可以代替繁重的实验室配合比设计.应用该技术可实现自密实混凝土配合比的实时优化,对控制自密混凝土的生产质量具有重要意义.
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